本文關(guān)鍵詞：一種新的混合分類(lèi)器及其人臉識(shí)別的應(yīng)用研究

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【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,人臉識(shí)別在安全領(lǐng)域得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用.傳統(tǒng)的人臉識(shí)別方法泛化能力較差,無(wú)法有效處理特別復(fù)雜的函數(shù)關(guān)系而使其在安全領(lǐng)域發(fā)展比較緩慢.為了提高人臉識(shí)別的正確率,本文提出了一種新的深度玻爾茲曼機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(deep Boltzmann machine,DBM)和差異受限玻爾茲曼機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(discriminative restricted Boltzmann machine,DRBM)的混合模型,在人臉數(shù)據(jù)集上與傳統(tǒng)的人臉識(shí)別模型做了對(duì)比,為了進(jìn)一步驗(yàn)證有效性,本文還選取在公共CMU-PIE人臉圖像數(shù)據(jù)集上作了對(duì)比試驗(yàn).實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn):在兩個(gè)數(shù)據(jù)集上,新的混合模型相對(duì)傳統(tǒng)模型都有更好的識(shí)別效果,將產(chǎn)生直接的社會(huì)效益和管理意義.
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;東北大學(xué)工商管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 深度學(xué)習(xí) 分類(lèi)器模型 深度玻爾茲曼機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 差異受限玻爾茲曼機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人臉識(shí)別
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(71271070) 黑龍江省自然科學(xué)基金(G2016003)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： i引言 隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程的不斷加快,人口聚集方式由村落不斷向居民區(qū)轉(zhuǎn)型,鄰里之間的交互慢慢減少,村落中鄰里之間隱藏的對(duì)彼此負(fù)責(zé)的“安全契約”也慢慢消失,鄰里之間的“安全責(zé)任”轉(zhuǎn)由居民區(qū)的物業(yè)統(tǒng)一 負(fù)責(zé),這就為新型城鎮(zhèn)化進(jìn)程的安全帶來(lái)了挑戰(zhàn),如何保證小區(qū)的安全,提高

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本文編號(hào)：541590